|
|
python提取倒数几行的数据写到新文件
时间: 2023-10-11 16:08:47
浏览: 94
可以使用Python中的文件操作和[列表](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)切片来实现。具体[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)如下：
```python
# 打开原始文件
with open('ori[gin](https://geek.csdn.net/educolumn/1aef582107c22aa4d9f243890549bf39?spm=1055.2569.3001.10083)al_file.txt', 'r') as f:
# 读取所有行并转化为[列表](https://geek.csdn.net/educolumn/ba94496e6cfa8630df5d047358ad9719?dp_token=eyJ0eXAiOiJKV1QiLCJhbGciOiJIUzI1NiJ9.eyJpZCI6NDQ0MDg2MiwiZXhwIjoxNzA3MzcxOTM4LCJpYXQiOjE3MDY3NjcxMzgsInVzZXJuYW1lIjoid2VpeGluXzY4NjQ1NjQ1In0.RrTYEnMNYPC7AQdoij4SBb0kKEgHoyvF-bZOG2eGQvc&spm=1055.2569.3001.10083)
lines = f.readlines()
# 获取倒数几行的数据
last_lines = lines[-5:]
# 打开新文件
with open('new_file.txt', 'w') as f2:
# 写入倒数几行的数据
f2.writelines(last_lines)
以上[代码](https://geek.csdn.net/educolumn/1572ef9b473b4e00f6b2bf6d428b7c27?spm=1055.2569.3001.10083)可以将原始文件中倒数五行的数据提取出来，并写入到新文件中。
相关问题
Python提取几行几列的数据
可以使用pandas库的iloc函数来提取指定行列的数据，例如提取前5行和前2列的数据，可以使用以下代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv('data.csv')
subset = data.iloc[0:5, 0:2]
其中，data.csv是待提取数据的文件名，0:5表示选取前5行，0:2表示选取前2列。
python批量提取csv文件中的特定几行
可以使用Python中的pandas库来批量提取CSV文件中的特定几行。以下是一个示例代码：
```python
import pandas as pd
import glob
# 获取所有CSV文件的文件名
csv_files = glob.glob('*.csv')
# 遍历每个CSV文件并提取特定几行
for file in csv_files:
```
相关推荐
最新推荐
python保存数据到本地文件的方法
在Python编程中，将数据保存到本地文件是常见的操作，特别是在处理数据时，我们需要将结果持久化以便后续分析或共享。以下将详细讲解如何使用Python将不同类型的数据保存到本地文件，包括文本文件（如`.txt`）和JSON...
python 实现提取某个索引中某个时间段的数据方法
在Python编程中，有时我们需要从大量数据中提取特定时间段内的信息，特别是在数据分析或日志处理等场景下。本篇将介绍如何使用Python来实现这一功能，特别是在处理Elasticsearch中的数据时。Elasticsearch是一个强大...
Python数据分析和特征提取
【Python数据分析和特征提取】是数据科学领域中的关键步骤，主要涵盖了对数据的理解、预处理、特征工程和模型构建。以下是对这些知识点的详细说明： 1. **数据探索与可视化**： 数据探索是理解数据集的基础，它...
利用Python实现Excel的文件间的数据匹配功能
在Python编程中，处理Excel文件是一项常见的任务，特别是在数据分析和数据处理领域。本文将深入探讨如何利用Python实现Excel文件间的数据匹配功能。首先，我们需要了解Excel中的MATCH函数，这是一个用于查找特定值在...
python实现excel读写数据
Python是一种强大的编程语言，尤其在数据处理领域，它提供了丰富的库来支持各种任务，包括读取和写入Excel文件。本篇文章将详细讲解如何使用Python的`xlrd`和`xlwt`库来实现Excel数据的读写。 首先，我们要了解`...
3-D声阵列测向：进化TDOA方法研究
"基于进化TDOA的3-D声阵列测向方法是研究论文，探讨了使用时间差-of-到达(TDOA)测量在三维声学传感器阵列中定位信号源的技术。文章提出两种进化计算方法，即遗传算法和粒子群优化算法，来解决方向查找问题，并考虑了声速的影响，该声速是根据观测到的天气参数和最小二乘(LS)估计算法提供的初步方向估计结果来估算的。"
本文主要关注的是利用TDOA在三维声学阵列中的信号源定向技术。在传统的TDOA测向中，信号到达不同传感器的时间差被用来确定信号源的位置。然而，这篇论文提出了一种创新的方法，通过结合进化计算技术，如遗传算法和粒子群优化算法，来更准确地解决这一问题。
首先，文章指出声音速度在定位过程中起着关键作用。考虑到环境因素，如温度、湿度和压力，这些都会影响声波在空气中的传播速度，论文中提出根据观察到的天气参数来估计声速。此外，初步的方向估计是通过最小二乘估计算法完成的，这是目前TDOA测向中的主流方法。LS估计算法能够提供初始的方向信息，帮助后续的进化算法更快地收敛。
其次，为了提高性能，文章采用了无参考的TDOA测量来定义成本函数。这种方法可以减少误差并提高定位精度。同时，为了确保算法的快速收敛，LS估计算法也被用作两种智能群算法（遗传算法和粒子群优化算法）的初始化方向估计。
仿真结果表明，采用完整TDOA集的提议方法在性能上优于传统的TDOA方法，特别是在处理复杂环境下的信号源定位问题时。这表明进化算法的引入可以显著提高三维声学阵列的定向能力，为实际应用提供了新的可能性，例如在海洋监测、环境噪声控制、无线通信等领域。
这篇研究论文为TDOA基的三维声学阵列测向提供了一种新的优化解决方案，结合了环境因素和智能优化算法，有望提升信号源定位的精度和效率。这对于进一步改进现有技术，尤其是在动态和多变环境中的应用具有重要意义。
管理建模和仿真的文件
管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
计算机视觉在工业领域的应用：缺陷检测与质量控制，提升生产效率
# 1. 计算机视觉技术概述**
计算机视觉是人工智能的一个分支，它赋予计算机“看”和“理解”图像和视频的能力。它涉及从图像和视频中提取、分析和解释有意义的信息。
计算机视觉技术广泛应用于各种领域，包括工业缺陷检测、质量控制、医疗诊断和自动驾驶。它使计算机能够执行诸如物体检测、图像分类、面部识别和运动跟踪等任务。
计算机视觉算法通常涉及以下步骤：图像采集、预处理、特征提取、分类和解释。图像采集涉及
postgresql性能为什么比mysql快
PostgreSQL 和 MySQL 都是非常流行的开源数据库系统，它们各有优缺点，性能差异取决于多种因素：
1. **存储引擎**: PostgreSQL 的默认存储引擎是归档日志模式，提供ACID（原子性、一致性、隔离性和持久性）事务处理能力，这使得它对复杂查询的支持更好，但可能会牺牲一些实时读写速度。而MySQL有不同的存储引擎，如InnoDB和MyISAM，InnoDB支持事务，但相比PostgreSQL，在简单插入和查询上可能更快。
2. **SQL语法和优化**: Postgres 的SQL语法更为严谨，支持更多的数据类型和更复杂的查询功能，但它也意味着更高的解析和执行开销。而
认知无线电MIMO广播信道的能效优化策略
“这篇研究论文探讨了认知无线电MIMO广播信道的能效优化问题，重点关注在单位能量消耗下的系统吞吐量提升。作者是Junling Mao、Gang Xie、Jinchun Gao和Yuanan Liu，他们都是IEEE的会员。”
在无线通信领域，认知无线电（CR）技术因其对频谱资源的有效利用而受到广泛关注。传统的认知无线电MIMO（Multiple-Input Multiple-Output）系统设计主要侧重于提高系统吞吐量，但随着环保意识的增强和能源效率（EE）成为关键考量因素，本研究论文旨在认知无线电MIMO广播信道（BC）中优化能源效率，同时确保单位能量消耗下的系统性能。
论文研究的问题是在总功率约束、干扰功率约束以及最小系统吞吐量约束下，如何优化认知无线电MIMO BC的能源效率。由于这是一个非凸优化问题，解决起来颇具挑战性。为了找到最优解，作者将原问题转换为一个等价的一维问题，其目标函数近似为凹函数，并采用黄金分割法进行求解。这种方法有助于在满足约束条件的同时，有效地平衡系统性能与能耗之间的关系。
黄金分割法是一种数值优化方法，它通过在区间内不断分割并比较函数值来逼近最优解，具有较高的精度和收敛性。在仿真结果中，论文展示了所提出的算法在实现能效优化方面的有效性。